package com.senior.langchain4jaivision.config;


import com.senior.langchain4jaivision.service.ChatAssistant;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import lombok.Data;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

@Component
@Data
public class LLMConfig {
    @Autowired
    private LLMProperties llmProperties;
    @Autowired
    private LogChatModelListener logChatModelListener;


    /**
     * 创建并配置一个ChatModel实例，用于与Qwen大语言模型进行交互
     * <p>
     * 该方法通过OpenAiChatModel构建器模式创建一个ChatModel实例，
     * 配置了以下关键参数：
     * - API密钥：用于身份验证（需确保非空）
     * - 模型名称：指定使用qwen-plus模型（从配置文件读取）
     * - 基础URL：设置为阿里云DashScope服务的兼容模式接口（从配置文件读取）
     *
     * @return 配置好的ChatModel实例，可用于执行聊天对话任务
     * @throws IllegalArgumentException 当必要配置参数为空时抛出
     */
    @Bean
    public ChatModel chatModel() {
        // 验证必要参数非空
        if (llmProperties.getApiKey() == null || llmProperties.getApiKey().isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("API密钥不能为空");
        }
        if (llmProperties.getName() == null || llmProperties.getName().isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("模型名称不能为空");
        }
        if (llmProperties.getBaseUrl() == null || llmProperties.getBaseUrl().isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("基础URL不能为空");
        }

        return OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(llmProperties.getApiKey())
                .modelName(llmProperties.getName())  // 从配置文件读取模型名称
                .baseUrl(llmProperties.getBaseUrl())  // 从配置文件读取基础URL
                .logRequests(true)
                .listeners(List.of(logChatModelListener))
                .logResponses(true)
                .build();
    }

    /**
     * 创建并配置一个ChatAssistant实例
     *
     * @param chatModel 聊天模型实现
     * @return 配置好的ChatAssistant实例
     */
    @Bean
    public ChatAssistant chatAssistant(ChatModel chatModel) {
        return AiServices.builder(ChatAssistant.class).chatModel(chatModel).build();
    }
}
